Aurpegi-ezagutza: aplikazio anitzak dituena baina ekipaje etikoa duen teknologia

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Prospektiba
• Urtarrilaren 11, 2022

Ikuspegiaren laburpena

Aurpegi-ezagutzarako teknologia, 2010eko hamarkadan sortu zena, ohiko bihurtu da telefono adimendunetan eta legea betearazteko, baina eztabaidagai izaten jarraitzen du. Eszeptikoek pribatutasuna inbaditzen duela eta arraza eta genero alborapenak iraunarazten dituela diote. Onura potentzialak baditu ere, hala nola, ikerketa kriminalak laguntzea eta segurtasuna areagotzea, zaintzari, lanpostuen lekualdatzeak eta ingurumenari buruzko kezkak ere sortzen ditu.

Aurpegi-ezagutzarako teknologiaren testuingurua

Aurpegi-ezagutza teknologian oinarritutako metodo bat da (batez ere) giza aurpegia identifikatzeko. Aurpegi-ezagutze sistemek biometria erabiltzen dute irudi edo bideo batetik aurpegiko ezaugarriak mapatzeko. Ondoren, parekatze bat zehazteko, informazioa gurutzatu egiten dute aurpegi ezagunen datu-base batera. Aurpegi-ezagutzaren historia 1960ko hamarkadara arte dago. Dena den, 2010eko hamarkadara arte ez ziren ordenagailuak nahikoa gai izan aurpegi-ezagutzarako aplikazio ugaritan ekonomikoa eta ohikoa izateko. 

Eguneroko kontsumitzaileek aurpegi-ezagutza erabiltzen dute telefono mugikorretan eta beste tramankulu pertsonaletan. 2015ean, Microsoft-en Hello eta Android-en Trusted Face-k erabiltzaileei beren telefono mugikorretan saioa hasteko aukera eman zieten aurpegira apuntatuz. Face ID, Appleren aurpegia ezagutzeko teknologia, 2017an sartu zen lehen aldiz iPhone Xrekin. Beste muturrean, Osama bin Ladenen nondik norakoak eta nortasuna aurpegia ezagutzeko softwarea erabiliz baieztatu zen 2011n.

Teknologiak etengabeko eztabaida piztu du 2010eko hamarkadatik, eszeptikoek pribatutasunaren inbasioa dela uste baitute. Ondorioz, San Frantzisko, Oakland eta Boston bezalako eskualdeetako gobernuek aurpegia ezagutzeko teknologia debekatu dute. Horrez gain, ikerketen arabera, aurpegia ezagutzeko softwareak nahi gabeko arraza eta genero aurreiritziak izan ditzake. Esaterako, 2018an, kazetariek agerian utzi zuten IBM eta Microsoft-en aurpegiak ezagutzeko sistemak dezente gutxiago eraginkorrak zirela koloretako jendea hautemateko. Gainera, Amerikako Askatasun Zibilen Batasunak eta MITek egindako 2021eko proben arabera, Amazon-en Recognition algoritmoak ez zituen emakumeak eta kolorezko pertsonak gizonezko zuriak baino maizago identifikatu.

Eragin disruptiboa

2021etik aurrera, mundu garatu osoko polizia-sailek eta legea betearazteko agentziek aurpegi-aitorpenaren datu-baseetan oinarritzen dira. Electronic Frontier Foundation-ek egindako ikerketaren arabera, legea betearazteko agentziek ohiko argazkiak biltzen dituzte eta tokiko, estatuko eta federalen aurpegien aitorpenaren datu-baseekin alderatzen dituzte. Horrez gain, legea betearazteko agintariek argazki datu-base hauek erabiltzen has daitezke hainbat iturritatik jasotako irudietan identifikatzeko, besteak beste, zirkuitu itxiko telebista-kameretan, trafiko-kameretan, sare sozialetan eta ertzainek berak ateratako argazkietan. 

Aireportuetara sartzen eta irteten diren pertsonei jarraipena egin ahal izango zaie aurpegia ezagutzeko teknologiak erabiliz. Segurtasun Sailak teknologia erabili du bisa gainditu duten edo ikerketa penalean dauden pertsonak identifikatzeko. Era berean, sare sozialetako plataformek algoritmoak erabiltzen dituzte aurpegiak detektatzeko. Pertsonak argazkietan etiketatzeak profilen interkonexioa sortzen du, hackeri eta gobernuko agintariei informazioa agerian utziz. 

Horrez gain, automobilen fabrikatzaileak aurpegia ezagutzeko teknologiarekin esperimentatzen ari dira auto lapurreta murrizten laguntzeko. Project Mobil ibilgailuaren gidari nagusia eta agian baimendutako beste gidari batzuk identifikatzeko aurpegi-ezagutza erabiltzen duen aginte-kamera batekin esperimentatzen ari da. Ibilgailuen jabeek teknologia hau erabil dezakete autoa abiaraztea debekatzeko, kameraren aurpegi-ezagutze teknologiak baimenik gabeko gidari bat ezagutzen badu. 

Aurpegiak ezagutzeko teknologiaren inplikazioak

Aurpegi-ezagutze-teknologiaren ondorio zabalagoak izan daitezke:

• Agintariei laguntzea estatuko edo nazio mailako iheslari kriminalen bilaketak bizkortzen, baita desagertutako pertsonen kasuak ebazten ere. 
• Larrialdietako langileei laguntzen diete larrialdi medikoetan eta hondamendi naturaletan behar duten pertsonak identifikatzen, baita urrutiko bilaketa eta erreskate kasuetan ere.
• Segurtasun hobetua eta lapurreten aurkako funtzionaltasuna gaitzea pertsona baten etxe adimenduna, ibilgailua eta elektronika pertsonal sentikorretarako.
• Txikizkako dendako ordenagailuek dendan sartzen direnean bezero berriak, lehendik daudenak eta leialak antzematen dituzte, eta eskuragarri dauden dendako bezeroarentzako arreta-zerbitzuko ordezkariei (aurikularra edo tabletaren bidez) pertsona hori nor den, zein elementu interesatu litezkeen gehien eta eskaintza indibidualizatuak jakinarazten diete.
• Kartel elektronikoak eta kanpoko beste publizitate batzuk mezu pertsonalizatuak aurkezten dizkiete oinezkoari aurpegia ezagutzen duenean. 
• Polarizazio soziala eta mesfidantza areagotu egiten dira, zenbait komunitate neurrigabe zuzenduta eta kontrolatuta senti daitezkeelako, eta beste batzuk segurtasun eta segurtasun neurri hobeak onura ditzakete.
• Zaintza areagotu eta langileentzako pribatutasuna murriztu da, baita kontratazio eta sustapen prozesuetan aurpegiko analisian oinarritutako alborapen potentzialak ere.
• Hautesleen pribatutasunari buruzko kezka, hautesleen datuen balizko manipulazioa eta aurpegiko analisian oinarritutako mezu zuzenduen eragina, diskurtso politikoa gehiago polarizatuz.
• Teknologia-enpresentzako merkatu-aukera berriak, eta, aldi berean, txikizkako merkataritzan edo bezeroarentzako arreta-zerbitzuan enplegua desplazatzea dakar.
• Datuak biltegiratzeko eta konputatzeko ahalmen zabalaren beharra, energia-kontsumoa areagotzen lagunduz eta datu-zentroen eta teknologia-azpiegituren karbono-aztarna okertuz.

Kontuan hartu beharreko galderak

• Aurpegi-ezagutza zure pribatutasunerako mehatxu bat dela iruditzen al zaizu? Hala bada, nola?
• Zein neurri hartu beharko lituzke gobernu-organoek aurpegia ezagutzeko softwarea gaizki erabiltzea saihesteko?